# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author: Jerry
# @Date:   2022-02-25 10:44:47
# @Last Modified by:   Jerry
# @Last Modified time: 2022-03-01 15:30:04

# **********
# OpenCV中的图像处理 » 4_9_3_轮廓属性
# http://www.woshicver.com/

# **********
import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import os
rootpath = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
datapath = os.path.join(rootpath,'data')
imgpath = lambda name: os.path.join(datapath,name)

# **********
'''
我们将学习提取一些常用的物体属性，如坚实度，等效直径，掩模图像，平均强度等。
更多的功能可以在Matlab regionprops文档中找到。
质心、面积、周长等也属于这一类，但我们在上一章已经见过
'''
src = cv.imread(imgpath('lighting1.png'))
imgray = cv.cvtColor(src,cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv.threshold(imgray,127,255,0)
contours,hierarchy = cv.findContours(thresh,1,2)
cnt = contours[0]

# **********
'''1. 长宽比
它是对象边界矩形的宽度与高度的比值。'''
x,y,w,h = cv.boundingRect(cnt) #cnt是其出发点
aspect_ratio = float(w)/h  # 长宽比
print 'aspect_ratio =',aspect_ratio

# **********
'''2. 范围
范围是轮廓区域与边界矩形区域的比值。'''
area = cv.contourArea(cnt)
x,y,w,h = cv.boundingRect(cnt)
rect_area = w*h
extent = float(area)/rect_area # 范围
print 'extent =',extent

# **********
'''3. 坚实度
坚实度是等高线面积与其凸包面积之比。'''
area = cv.contourArea(cnt)
hull = cv.convexHull(cnt)
hull_area = cv.contourArea(hull)
solidity = float(area)/hull_area # 坚实度
print 'solidity =',solidity

# **********
'''4. 等效直径
等效直径是面积与轮廓面积相同的圆的直径。'''
area = cv.contourArea(cnt)
equi_diameter = np.sqrt(4*area/np.pi) # 等效直径
print 'equi_diameter =',equi_diameter

# **********
'''5. 取向
取向是物体指向的角度。以下方法还给出了主轴和副轴的长度。'''
(x,y),(MA,ma),angle = cv.fitEllipse(cnt)
print 'x,y,MA,ma,angle = ',x,y,MA,ma,angle

# **********
'''6. 掩码和像素点
在某些情况下，我们可能需要构成该对象的所有点。可以按照以下步骤完成：'''
mask = np.zeros(imgray.shape,np.uint8) # 掩码
cv.drawContours(mask,[cnt],0,255,-1)
pixelpoints = np.transpose(np.nonzero(mask))
#pixelpoints = cv.findNonZero(mask)
print len(pixelpoints),'pixelpoints =',pixelpoints
# 这里提供了两个方法，一个使用Numpy函数，另一个使用OpenCV函数(最后的注释行)。
# 结果也是一样的，只是略有不同。
# Numpy给出的坐标是(行、列)格式，而OpenCV给出的坐标是(x,y)格式。所以基本上答案是可以互换的。
# 注意，row = x, column = y。

# **********
'''7. 最大值，最小值和它们的位置
我们可以使用掩码图像找到这些参数。'''
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv.minMaxLoc(imgray,mask = mask)
print 'min_val, max_val, min_loc, max_loc =',min_val, max_val, min_loc, max_loc

# **********
'''8. 平均颜色或平均强度
在这里，我们可以找到对象的平均颜色。或者可以是灰度模式下物体的平均强度。
我们再次使用相同的掩码进行此操作。'''
mean_val = cv.mean(src,mask = mask)
print 'mean_val =',mean_val

# **********
'''9. 极端点
极点是指对象的最顶部，最底部，最右侧和最左侧的点。'''
leftmost = tuple(cnt[cnt[:,:,0].argmin()][0])
rightmost = tuple(cnt[cnt[:,:,0].argmax()][0])
topmost = tuple(cnt[cnt[:,:,1].argmin()][0])
bottommost = tuple(cnt[cnt[:,:,1].argmax()][0])
print 'leftmost =',leftmost
print 'rightmost =',rightmost
print 'topmost =',topmost
print 'bottommost =',bottommost
cv.circle(src,leftmost, 6, (0,0,255), -1)
cv.circle(src,rightmost, 6, (0,0,255), -1)
cv.circle(src,topmost, 6, (0,0,255), -1)
cv.circle(src,bottommost, 6, (0,0,255), -1)
cv.imshow('most',src)

cv.waitKey(0)


